Модель розвитку простих організмів з використанням генетичних алгоритмів та глибинного навчання
Вантажиться...
Дата
2019-05
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Анотація
Обсяг роботи: 71 сторінок, 18 ілюстрацій, 3 таблиці, 15 джерел
літератури.
Об’єктом дослідження кваліфікаційної роботи є модель поведінки простих організмів .
Предметом дослідження є модифікації поведінки організмів при внесенні змін в базовий алгоритм та зміні набору параметрів .
Метою магістерської дисертації є побудова та дослідження моделі мікроеволюційної поведінки групи простих організмів, що описуються нейронною мережею.
У роботі було виконано теоретичний огляд предметної області, розглянуто існуючі методи реалізації генетичних алгоритмів. Розглянуті основні положення та визначення, що відносять до сфери нейронних мереж. На основі проведеного аналізу була побудована модель мікроеволюційної поведінки групи простих організмів. Та модифікації поведінки організмів при внесенні змін в базовий алгоритм та зміні набору параметрів.
Опис
Ключові слова
генетичні алгоритми, еволюційні алгоритми, нейронні мережi, мутація, прості організми, елітизм, схрещування, genetic algorithms, evolutional algorithms, neural networks, neuron, simpl organisms, elitizm, mutation, crossover
Бібліографічний опис
Миколович, Ю. В. Модель розвитку простих організмів з використанням генетичних алгоритмів та глибинного навчання : магістерська дис. : 113 Прикладна математика / Миколович Юрій Васильович. - Київ, 2019. - 71 с.